下载的哨兵二号L2数据需要减去偏移1000然后乘以系数0.0001,通常在ENVI中bandmath实现,然而在数据量大时会有诸多不方便。为此通过python,使用gdal库流程化处理。 # -*- coding: utf-8 -*-importnumpyasnpfromosgeoimportgdalimportos,glob# 读取影像defread_image(input_path):try:gdal.SetConfigOption("GDAL_file_...
在红色框内,Sentinel-2的数据明显检测到了蓝藻水华的爆发,而对于Landat 8数据,在此区域的同时刻仅仅检测到了少量的蓝藻水华信息。 分析下图中Landsat 8以及Sentinel-2 L2A的蓝藻水华提取结果,Sentinel-2因为空间分辨率高,所以提取的蓝藻水华能够很好的提取到大面积的轻度藻华,在红色框内和中心湖区都较好的识别出了轻...
欧空局仅发布了哨兵2号的L1C级多光谱数据(MSI),Sentinel-2 L1C是经过正射校正和几何精校正的大气表观反射率产品,并没有进行大气校正。同时,ESA还对S2 L2A级数据进行了定义,L2A级数据主要包含经过大气校正的大气底层反射率数据(Bottom-of-Atmosphere corrected reflectance),这个数据可以通过Sen2cor插件自行生产。 插...
接着对上述L1C级产品加工,做大气校正,得到L2A级产品,数据格式有所不同。校正后IMG_DATA把数据按照分辨率不同分成了三个文件夹进行存储。Sentinel2A数据没有全色波段,因此他提供了10m分辨率的四个波段数据,用于完成图像的超分辨率。此外10波段作为卷云波段,不进行大气校正,没有提供,需要从L1C产品获取取。
//set visualization parameter for sentinel 2A image var visParamsTrue = {bands:['B4','B3','B2'],min:0,max:2500,gamma:1.1}; Map.addLayer(image,visParamsTrue,"sentinel 2A"); var studyarea = image.clip(roi); Map.addLayer(studyarea,visParamsTrue,"studyarea"); ...
原因是在 2022-01-25 之后,PROCESSING_BASELINE ‘04.00’ 或更高版本的 Sentinel-2 场景的 DN(值)范围移动了 1000。HARMONIZED 集合将新场景中的数据移动到与旧场景中相同的范围内。由此GEE中Sentinel-2 1C级数据集名称变为 Twcat_tree 2023/12/07 1.3K0 【GEE】基于GEE进行非监督学习 监督学习imageselect...
此示例使用Sentinel-2 Level-2A数据。这里使用的技术同样适用于其他遥感数据集。 先看以下数据介绍: 我们可以通过在线的影像查看sentinel数据的云量状态: Planetary Computer 在前哨2方案提供以10m-60M分辨率和大约5天,重访时间十三谱带全球图像。该数据集代表了从 201...
该研究选取凉水、丰林和珲春3个国家级自然保护区, 利用Sentinel-2A卫星影像和野外实测数据, 探讨了基于像元和聚类的光谱多样性直接估算方法, 以及基于随机森林回归的森林植物多样性反演方法。研究结果表明: (1)在像元尺度, 基于凸包面积计算...
哨兵2A(Sentinel-2A)作为一颗新型光学遥感卫星,具有大宽幅、多光谱、高时空分辨率与免费共享等优点,已广为光学遥感应用领域关注。选取欧空局提供的Sentinel-2A遥感卫星数据,以四川省黑水河流域部分区域为研究区,通过对Sentinel-2A数据参数、组织形式、产品等级与格式分析,利用SNAP软件中sen2cor处理模块将L1C级别数据转换成...